人工智能驱动汽车产业迈向智能化新阶段

重庆赛力斯超级工厂（凤凰）总装车间即将下线的新能源汽车。新华社记者 王全超摄

当下，人工智能（AI）正在汽车领域加速渗透，驱动汽车从单纯出行工具向"智慧终端"与"移动生活空间"持续进化。日前，我国主导制定的联合国自动驾驶系统全球技术法规顺利获批，标志着我国智能驾驶产业踏上全新发展台阶。

华为、腾讯、字节等科技领军企业正深度布局，与主流车企强化协作，推动AI全方位赋能汽车产业，重塑行业生态格局。

夜间高速行驶场景下，可在120公里时速条件下提前3秒感知百米开外、易拉罐体积的障碍物，并提前规划路径、精准绕行……不久前，搭载华为乾崑智驾ADS辅助驾驶系统最新版的启境GT7正式上市，引发市场广泛关注。

伴随智能网联汽车技术迭代节奏持续提速，驾驶模式由"人主导"迈向"人车共驾"，智能驾驶正日益成为辅助驾驶操作、提升行车安全性能的关键工具。"用户愿不愿意用，是衡量辅助驾驶成色的唯一准绳。"华为智能汽车解决方案事业部相关负责人表示。数据表明，华为乾崑智驾累计辅助驾驶里程已突破122亿公里，搭载该系统的车辆累计行驶总里程超350亿公里。

赛智产业研究院智能经济研究所所长李铭岩指出，当前AI正持续重塑智能驾驶领域，最核心的变革在于技术范式全面迈向数据驱动的端到端大模型架构，从而使车辆驾驶行为更趋近人类水准，能够更从容地应对复杂边缘场景。

与此同时，"重感知、轻地图"逐步成为行业普遍共识，企业不再过度依赖高频更新的高精度地图，而是聚焦提升车辆实时感知与理解环境的能力，显著拓展了高阶智驾的覆盖范围。围绕纯视觉与多传感器融合两条技术路径，行业形成了各具特色的探索方向。此外，算力与数据的角逐也在持续升级，竞争焦点从硬件堆叠转向云端训练算力与高质量数据闭环能力。

在国家发展改革委宏观经济研究院研究员张林山看来，AI优化算法在提升算力利用效率的同时，推动了软硬件协同优化，带动整体成本不断下行，L2级高阶智驾已实现规模化商用普及，L3级智驾正在准入试点中稳步推进，行业渗透率持续攀升。未来行业重点在于推进高阶智驾的规模化普及，突破极端复杂场景的适配能力，探寻清晰可持续的商业化路径。

业内人士指出，VLA（视觉—语言—动作）大模型正成为跨域认知与执行鸿沟的前沿探索方向，它将视觉、语言和动作统一于同一模型框架内，使系统能够识别交警手势、临时路牌等语义信息，输出更接近人类驾驶员的拟人化决策。但与此同时，智能驾驶在长尾场景的覆盖度仍是巨大挑战，现实中罕见却致命的场景，恰易被传感器误判，亟需技术进一步突破，这对行业提出了更高的要求。

从代步工具到移动生活空间，智能汽车在用户体验维度持续发力。如今，驾驶者通过语音即可完成控车、导航、娱乐等各类操作，已成为车内人机交互的常态化场景。

"座舱正在迈向Agentic AI（代理式人工智能）时代，AI不再是功能的简单叠加，而是组织为可感知、可规划、可执行、可持续进化的智慧中枢。"腾讯智慧出行副总裁、负责人钟学丹表示。

据透露，腾讯专为智驾场景打造了轻量化、可运营、可共建的云图方案，已服务博世、长安、长城等企业，助力训练与量产效率提升。高工智能汽车研究院数据显示，腾讯在新能源乘用车标配"城市NOA智驾地图"中，占据49%的市场份额。

李铭岩表示，座舱正从本地功能执行者升级为车内智能体，不仅能管控车机本地功能，还能联网获取实时资讯，规划多目的地行程，变身为随行的生活管家。

AI驱动的用户体验升级，离不开一系列技术底座的支撑。今年4月，火山引擎发布基于Agentic AI架构的新一代汽车AI解决方案，通过一个AI大脑深度联动整车，打通车控、导航、智驾等关键功能域，实现"感知—推理—执行—记忆—学习"一体化闭环。

火山引擎总裁谭待透露，火山引擎已与100%主流车企合作推动AI创新。搭载豆包大模型的智能汽车已突破700万辆，覆盖超50个汽车品牌、145个车型，搭载量稳居行业榜首。用户活跃度同样显著提升，豆包大模型日均完成超3000万次座舱交互与服务闭环。

算力基础也在持续夯实。据介绍，腾讯云面向车企提供了全链路的智算解决方案，可实现算力灵活调度与极致利用，混合算力集群利用率达98.4%，推理场景GPU效率提升超60%。

"AI大模型为智能座舱与人车交互带来了全方位的革命性变革。"张林山表示，大模型打通了车端、云端、移动端的服务边界，使座舱能力得以持续匹配用户需求，智能化已从"可选配置"升级为用户购车的核心考量维度。

当前，AI已成为提升汽车产业链竞争力、驱动产业升级的核心引擎。李铭岩表示，行业核心价值正从传统的发动机、变速箱等机械硬件向软件、算法和数据处理能力迁移，软件定义汽车已成为现实。

张林山介绍，在产品端，AI推动汽车从传统出行工具转型为智能移动终端，催生新的用户价值与增长赛道；在生产端，AI重构了研发、生产、供应链全链路流程，缩短新车研发周期，优化生产质控精度，大幅压缩全链条运营成本，提升产业整体运转效率；在价值端，AI推动产业价值创造从一次性整车售卖转向长期服务变现，催生各类新盈利模式，推动产业从传统制造向"制造+服务"转型，助力行业在全球汽车产业变革中构筑新的竞争优势。

但也需清醒认识到，无论汽车智能化如何进阶，安全始终是汽车行业的底线。今年7月30日，工业和信息化部组织制定并归口的《智能网联汽车 自动驾驶系统安全要求》（GB 44721—2026）强制性国家标准由国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会批准发布，拟于2027年7月1日起正式施行。

"如何在智能化创新与安全可靠之间寻得平衡，是一项系统工程与治理命题。"李铭岩建议，确立安全优先、渐进创新的设计理念，任何新功能的推出都应建立在充分的风险评估、仿真测试和封闭场地验证基础之上。

张林山表示，平衡AI+汽车的智能化创新与安全可靠，需从技术、标准、监管多维度构建协同保障体系。在技术层面，应树立"安全优先"的研发逻辑；在标准层面，针对不同等级的智能化功能明确分阶段安全准入要求，对大模型决策机制建立可追溯、可解释的规范，规避黑箱算法带来的不可控风险；在监管层面，建立全生命周期安全管理机制，通过车端联网实现远程升级后的持续安全监控，同时明晰创新试错的边界与事故权责划分，在鼓励技术探索的同时守住公共安全底线，推动行业长期稳健发展。（记者 赖奇春 黄 鑫）